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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-6 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |